人工智能在机电设备自动化控制中的应用研究.pdf

造纸装备及材料 第 53 卷 总第 226 期 2024 年 1 月 装备及自动化57人工智能在机电设备自动化控制中的应用研究阚新星，严登梅江苏省扬州技师学院，江苏 扬州 225000摘要：文章以基于人工智能的机电设备自动化控制为研究主题，概述了人工智能的基本概念和原理，强调了人工智能在机电设备自动化控制中的应用价值。在应用场景方面，重点介绍了人工智能在电气设备设计、设备故障预警、故障排查诊断、设备闭环控制和设备状态监测等方面的应用，并提出了基于机器学习、深度学习、强化学习和多智能体系统的智能控制策略，分别探讨了各策略在机电设备自动化控制中的应用方法和技巧。关键词：人工智能；机电设备；自动化控制分类号：TM76；TP18随着人工智能的迅速发展，其在机电设备自动化控制中的应用越来越广泛。传统的机电设备控制方法难以应对复杂的控制问题，而人工智能技术能通过学习、优化和决策等方式，提高机电设备系统的自主决策能力和自适应性。以机器学习、深度学习和强化学习为代表的人工智能算法，为机电设备自动化控制研究提供了新的思路和工具，这些算法能以数据驱动的方法，从大量的监测数据中学习出模式和规律，并在实时控制中做出智能决策，实现机电设备的智能化控制。1 基于人工智能的机电设备自动化控制概述1.1 人工智能的基本概念和原理人工智能（Artificial Intelligence,AI）是研究和开发用于模拟、延伸和增强人类智能的计算机系统的科学和技术。其基本目标是使计算机系统能够像人类一样感知环境、理解语言、学习知识、推理思考和自主决策1。人工智能的核心原理包括机器学习、深度学习和强化学习。机器学习通过从大量数据中学习模式和规律，让计算机系统能够进行预测和分类，并逐渐改进其性能和准确度。深度学习则通过构建神经网络模型来模拟人脑神经系统的运作，实现对复杂数据的高层次抽象和处理。强化学习是通过让计算机系统与环境进行交互，从试错中学习，逐步优化其决策策略以达成最优目标。1.2 人工智能在机电设备自动化控制中的应用价值人工智能在机电设备自动化控制中具有巨大的应用价值。一是人工智能技术能提高机电设备系统的自主决策能力和自适应性，帮助设备实现智能化控制和优化。二是通过学习、优化和决策，人工智能能对设备进行故障预警和异常检测，提高设备的可靠性和安全性。2 人工智能在机电设备自动化控制中的应用场景2.1 电气设备设计人工智能在电气设备设计中发挥着关键作用，它能够通过学习和分析大量的设计数据来辅助设计师，从而更快、更准确地完成设计任务。人工智能能通过对历史设计数据的挖掘和分析，发现电气设备设计中的规律和模式，通过机器学习算法，能提供设计师在新项目中的参考和建议，从而优化设计过程。此外，人工智能还能通过辅助设计软件和智能模型，自动完成一些重复性工作，如电路连接、元器件选择和布局2。借助聚类算法和模式识别技术，它能快速找到最佳的设计方案，降低成本并提高效率。2.2 设备故障预警设备故障预警是机电设备自动化控制中的重要应用场景。人工智能能通过监测设备的工作状态和数据，并应用智能分析方法，提前发现故障迹象，从而减少作者简介：阚新星，男，本科，一级实习指导教师，研究方向为电气设备自动化。文章编号：2096-3092（2024）01-0057-03 装备及自动化 2024 年 第 1 期 总第 226 期 造纸装备及材料58设备损坏和停机时间。首先，人工智能能基于历史数据和机器学习算法，建立故障预测模型，通过对设备的工作状态和特征数据进行分析，能预测设备的故障概率和故障发生时间，提前发出警报并采取相应维修措施。其次，人工智能能应用机器视觉和图像识别技术，对设备的外观状态进行监测，通过与正常状态和故障状态的图像进行比对，能检测设备表面的磨损、裂纹和变形等异常情况，这种非接触式的故障预测方式能提高检测效率和准确性。2.3 故障排查诊断通过分析设备异常数据和故障特征，人工智能能帮助快速定位和解决设备故障问题。人工智能能基于故障数据库和模型，通过比对设备异常数据与历史故障数据的关联，识别出可能的故障模式。借助机器学习算法，能建立故障分类和诊断模型，准确识别故障类型和原因，并提供修复建议。人工智能可以应用图像处理和图像识别技术，对设备内部的图像、视频或传感器数据进行分析，通过比对正常状态和故障状态的图像和数据，能检测和定位设备内部的故障点或故障区域。2.4 设备状态监测设备状态监测是机电设备自动化控制中的关键任务，而人工智能能通过分析设备的实时数据和运行指标，实现对设备状态的实时监测和评估。人工智能可以结合传感器和数据采集技术，对设备的各项参数进行实时监测，通过实时采集和处理传感器数据，能获得设备的运行状态信息，如温度、振动、电流等指标。同时，人工智能可以应用机器学习和数据分析技术，构建设备状态评估模型，通过对历史数据的学习和分析，模型能识别出设备正常和异常状态的特征，以及异常状态与故障之间的关联3。3 人工智能在机电设备自动化控制中的应用策略3.1 基于机器学习算法的智能控制策略（1）监督学习。监督学习是一种通过学习从已知输入和输出的训练数据中建立一个模型来进行预测和分类的机器学习方法。在设备故障诊断中，监督学习能通过训练一个分类器来区分正常和异常状态，从而实现故障的早期预警和预测。一是需要收集大量的数据，包括正常工作和各种故障状态下的数据样本，二是使用这些标记有故障状态的样本数据来训练监督学习模型。训练完成的模型能用于检测未知样本的故障情况，并根据故障类型提供相应的解决方案。例如，能使用监督学习算法训练一个分类器，根据设备传感器的数据特征来区分正常工作和各种故障状态，如过热、压力异常等。监督学习在设备故障诊断中的应用能提高设备的可靠性和安全性，减少故障造成的损失，并提高和延长设备的维护效率和寿命，监督学习还能帮助人工智能系统从大量的数据中学习设备的工作特征，进一步提高故障诊断的准确性和效率。（2）聚类算法。聚类算法是机器学习中一种无监督学习方法，能将数据样本组织成具有相似特征的簇，在机电设备自动化控制中，聚类算法能应用于设备异常检测和分离领域。设备异常检测是指通过分析设备传感器的数据，及时发现设备工作中存在的异常情况。聚类算法能将设备传感器数据样本分成不同的簇，其中每个簇代表相似的工作状态。当有新的样本与已知簇进行比较时，如果新样本与任何簇的差异较大，则可能表示设备出现了异常状况。设备异常分离是指根据设备传感器数据对异常情况进行分类和分离。聚类算法能帮助将正常工作状态和不同类型的异常工作状态分离开来，并对异常工作状态进行分类，有助于工程师和技术人员更准确地识别和解决设备的故障问题，减少故障对设备运行的影响。聚类算法在设备异常检测和分离中的应用能帮助提高设备的故障检测和处理能力，减少设备故障对整个系统的影响4。3.2 基于深度学习算法的智能控制策略（1）卷积神经网络。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，它在图像识别和模式分类领域有广泛的应用，在机电设备自动化控制中，卷积神经网络能用于处理设备传感器采集到的图像数据，实现设备的自动识别和分类。对于机电设备而言，图像识别和模式分类能帮助识别设备的不同部件、工作状态和工艺过程等。卷积神经网络通过学习图像的局部特征，并分析图像中的纹理、形状等信息，能实现对设备图像的自动识别和分类。例如，在设备故障诊断中，能使用卷积神经网络对设备传感器采集的图像数据进行处理，并预测设备是否处于故障状态。（2）递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一种深度学习算法，专门用于处理时序数据的建模和预测，在机电设备自动化控制中，递归神经网络能应用于设备时序数据的分析和预测领域。设备自动化控制中的时序数据包括设备传感器数据、设备工作参数等。递归神经网络能通过学习时序数据之间的时间依赖关造纸装备及材料 第 53 卷 总第 226 期 2024 年 1 月 装备及自动化59系，建立一个动态模型来预测设备未来的行为。例如，能使用递归神经网络预测设备的下一时刻的状态或性能指标。递归神经网络在时序数据建模和预测中的应用能帮助优化设备的工作调度和故障预测5。3.3 基于强化学习算法的智能控制策略（1）Q-learning 是一种强化学习算法，可应用于设备调度和资源分配问题，在机电设备自动化控制中，设备调度和资源分配是至关重要的任务，因为它们直接影响到系统的效率和性能。Q-learning 算法基于马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP），通过学习一个最优的策略函数来决定在给定状态下应采取的最优行动。在设备调度和资源分配中，Q-learning 能应用于优化调度策略，使设备能够以最佳方式利用资源，提高系统的效率和性能。（2）Deep Q-Network（DQN）是一种基于深度学习的强化学习算法，它能被应用于复杂系统的控制和决策。在机电设备自动化控制中，复杂系统的控制和决策对于提高效率和优化性能非常重要。DQN 算法结合了深度神经网络和 Q-learning 算法，通过使用深度神经网络来逼近最优策略函数，解决了 Q-learning 在高维状态空间下的问题，这使 DQN 能够处理具有大量可能状态和行动的复杂系统，并学习到最优的控制策略。在复杂系统控制和决策中，DQN 能应用于诸如机器人导航、自动驾驶、智能制造等领域，通过与环境的交互，DQN 能学习到最优的控制策略，使系统能够做出准确的决策，并实时调整控制策略以适应系统的变化6。3.4 基于多智能体系统的协同控制策略（1）分布式协同控制。分布式协同控制是一种基于多智能体系统的控制策略，能应用于多机器人系统中。在机电设备自动化控制中，多机器人系统的协同工作对于提高任务执行效率和系统性能至关重要。分布式协同控制基于多智能体系统，其中每个智能体代表一个机器人，在任务执行中相互协作。每个机器人通过与其他机器人进行通信和协调来实现任务的分配、路径规划、障碍物避难等。分布式协同控制能使多机器人系统在执行任务时更加高效和灵活。在多机器人系统中，分布式协同控制的实现需要解决通信和协调的问题。机器人之间需要共享信息、交换任务状态以及执行路径规划等任务，以实现任务的分配和协同工作，通过合理的通信和协调机制，能使多机器人系统实现高效的协同控制。（2）多 Agent 强化学习。多 Agent 强化学习是一种应用于多智能体系统的控制策略，它能在供应链管理中发挥重要作用，在机电设备自动化控制中，供应链管理是确保生产和分销过程高效运行的关键环节。多 Agent 强化学习基于强化学习算法，不同 Agent 能相互协作，通过学习最优策略来改进供应链管理。每个Agent 能代表供应链中的一个环节，如供应商、制造商、零售商等，通过与环境的交互，Agent 能学习到最优的决策策略，以最大限度提高供应链的效率和利润。在供应链管理中，多 Agent 强化学习能应用于诸如库存管理、订单分配、物流调度等问题。不同 Agent 能相互协作，共享信息并做出相应的决策，以实现供应链的优化，通过学习最优策略，供应链能更好地满足市场需求，并提高整体运营效率。多 Agent 强化学习在供应链管理中的应用具有潜力，能提高供应链的灵活性、适应性和反应速度，通过协作和学习，供应链能更好地应对市场需求和变化，实现高效的生产和配送。4 结束语人工智能技术在机电设备自动化控制中具有巨大的潜力和应用前景，通过优化的控制策略，机电设备能够实现更精准的控制，降低能耗，提高生产效率，基于人工智能的故障诊断和预测方法也能够实现快速准确的故障识别和远程监控，提高设备的可靠性和维修效率。然而，当前仍然存在一些挑战和问题需要解决，如数据质量、模型泛化能力和实时性等方面。未来的研究应该继续关注这些方面，并结合具体的应用场景进行深入研究和实践。参考文献1 彭明智,许尧,胡永波,等.基于人工智能技术的变电站二次设备智能巡检技术J.高电压技术,2023,49(增刊1):90-96.2 王州.人工智能技术在电气自动化控制中的应用J.造纸装备及材料,2023,52(8):65-67.3 史洪恺,张国恩,姜晓宇,等.基于5G驱动的煤矿机电设备安全管理平台研究J.煤炭科学技术,2022,50(增刊1):257-263.4 郁杰,许艳霞,王文梅.基于人工智能技术的煤矿机电设备状态识别研究J.煤炭技术,2022,41(4):143-146.5 申普.基于边缘智能的机电设备故障检测服务研究D.桂林:桂林电子科技大学,2021.6 孙博.基于时序知识图谱的机电设备故障预测研究与实现D.北京:北京交通大学,2021.